对比干旱环境条件下沙尘相关PM2.5模型的可迁移性

《Atmospheric Environment》：Transferability of dust-related PM 2.5 models under contrasting arid environmental regimes

　　

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  评估了干旱地区沙尘相关PM_2.5的可迁移性。
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  随机森林模型在空间和时间迁移中再现了大尺度沙尘变异性。
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  北非和中东地区表现出最稳定的气溶胶可迁移性特征。
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  中亚地区表现出独特的季节气溶胶组织结构和控制因素。
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  地面观测一致性较弱，反映了仅沙尘PM_2.5与总PM_2.5之间的不匹配。

引言

大气沙尘气溶胶是气候-环境系统的重要组成部分，影响着干旱地区的辐射平衡、云的形成、空气质量以及陆-气相互作用（Kok et al., 2017; Shao et al., 2011; Mostamandi et al., 2023; Eirund et al., 2022）。沙尘活动也是一种重要的环境危害，与干旱环境中空气质量恶化、太阳辐射减少以及不良影响健康相关（Li et al., 2022; Filonchyk and Peterson, 2022; Papatheodorou and Achilleos, 2025; Varga et al., 2025）。

撒哈拉-阿拉伯-亚洲沙尘带（SAADB）是世界上最大、最活跃的沙尘产生区之一，该区域沙尘气溶胶构成了大气PM_2.5负荷的重要部分（Prospero et al., 2002; Middleton, 2017）。本研究涉及的三个区域——北非（撒哈拉沙漠）、中东（阿拉伯沙漠）和中亚（塔克拉玛干和戈壁沙漠）——在SAADB内代表了截然不同的气候、地貌和气溶胶环境。北非和中东地区以广泛且连续的沙海以及强而持久的风场为特征，其季节循环具有同步性；而中亚地区则地形复杂、沙尘源分散，气候更具大陆性，且沙尘活动延迟。这些差异为评估模型在不同环境机制中的通用性提供了理想的自然实验。尽管沙尘气溶胶在气候和环境方面具有重大意义，但由于广大干旱地区地面监测站点分布稀疏，评估沙尘相关PM_2.5组分时空变异性仍然具有挑战性。在观测覆盖有限的条件下，卫星反演的气溶胶产品（尤其是气溶胶光学厚度，AOD）结合大气再分析数据，被广泛用于气溶胶负荷估算和大尺度环境监测（Randles et al., 2017; Di et al., 2019; Xian et al., 2024）。近期的基于卫星的研究大幅推进了我们对中东及其他干旱地区气溶胶特性和长期趋势的理解（Sabetghadam et al., 2021; Rezaei-Nokandeh et al., 2025）。类似的卫星-机器学习框架已被应用于城市环境中PM_2.5的估算，突显了输入变量选择对预测准确性的影响（Amiri & Shahne, 2025）。

过去十年间，针对区域和全球尺度的PM_2.5重建，发展了众多机器学习方法，且通常表现出较高的预测精度（van Donkelaar et al., 2010; Di et al., 2019）。因此，基于卫星的PM_2.5产品日益成为评估大尺度气溶胶变异性、环境暴露和气候敏感大气条件的重要工具（Hammer et al., 2020; Ma et al., 2022）。然而，大多数现有模型主要在训练区域内部进行评估，而它们在不同气候和环境机制下的稳健性和可迁移性仍缺乏充分研究（Chen et al., 2018; Wei et al., 2020）。特别是，物理控制因素和季节动力学的区域差异在多大程度上影响统计气溶胶关系的稳定性，目前仍知之甚少。另一个挑战是卫星-再分析模型对极端气溶胶浓度的系统性低估（Wei et al., 2020; Li et al., 2024），这与高气溶胶负荷条件下AOD反演的局限性、再分析产品的平滑效应以及机器学习算法倾向于低估极端值的倾向有关（Li et al., 2017; Di et al., 2019; Tian et al., 2023）。先前的研究还表明，环境预测变量的季节一致性和相位同步性可能显著影响模型的跨区域稳健性和可迁移性（Westervelt et al., 2016; Ma et al., 2016; Wei et al., 2020）。

尽管卫星-再分析机器学习模型在气溶胶估算中的应用日益广泛，但由于大多数研究仅在训练域内评估性能，它们在不同气候和环境机制下的可迁移性仍缺乏充分了解。沙尘排放机制、气象控制因素和季节气溶胶动力学的区域差异可能在模型应用于新区域或新时段时显著影响模型稳定性。本研究聚焦于沙尘相关PM_2.5而非总PM_2.5，因为沙尘在SAADB的大部分地区占气溶胶负荷的主导地位，其排放机制与人为气溶胶存在根本差异，且卫星-再分析框架更适合捕捉自然沙尘变异性而非复杂的城市气溶胶混合体。通过分离沙尘组分，我们为评估模型在气候迥异区域的可迁移性提供了更清晰的依据。

本研究具体考察：(1) 模型的空间和时间可迁移性；(2) 预测变量重要性的区域差异；(3) 季节结构和相位一致性在构建稳定关系中的作用；以及(4) 卫星-再分析方法相对于地面观测的局限性。研究结果旨在增进对干旱地区沙尘气溶胶变异性的理解，并识别控制卫星-再分析模型在沙尘相关PM_2.5估算中适用性和局限性的物理因素。

章节摘要

研究区域与数据

本研究覆盖SAADB内三个干旱和半干旱地区（图1）：(1) 撒哈拉沙漠的阿尔及利亚-利比亚-埃及扇区（北非），(2) 阿拉伯沙漠的伊拉克-科威特-沙特扇区（中东），(3) 新疆-戈壁-塔克拉玛干地区（中亚）。北非和中东地区以广阔的沙海为主（如东大沙海、鲁卜哈利沙漠），年平均温度超过25°C，年降水量低于100 mm。中亚地区具有

模型的可迁移性

在NA、ME和CA之间进行了空间和时间迁移实验，以评估不同环境条件下沙尘相关PM_2.5关系的稳健性。实验包括跨区域（E1–E2）和时间迁移（E3–E8）情景，滞后时间分别为5年和15年。完整的实验设计和相应的性能指标见表2。时间迁移实验通常表现出比跨区域实验更高的回归斜率和更低的偏差。

讨论

结果表明，卫星-再分析PM_2.5模型较高的统计性能并不必然保证在不同气候机制和区域气溶胶环境下具有稳定的可迁移性。尽管模型在空间和时间迁移实验中均保持了中高水平的R²值，但它们系统性地低估了较高的PM_2.5浓度，尤其是在极端沙尘负荷条件下。对极端值的类似低估

结论

卫星-再分析随机森林模型在SAADB的空间（R² ≈ 0.68–0.69）和时间（R² ≈ 0.65–0.76）迁移条件下成功再现了沙尘相关PM_2.5的大尺度时空变异性。具有同步季节循环和相似主导环境控制因素的地区，特别是北非和中东，表现出最稳定的可迁移性。

极端沙尘浓度的系统性低估在所有实验中均持续存在，反映了

作者贡献声明

Volha Hurynovich：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，监督，软件，资源，方法学，调查研究，经费获取，形式分析，数据整理，概念构思。Mikalai Filonchyk：撰写——审阅与编辑，可视化，软件，资源，项目管理。Liang Zhou：调查研究，经费获取，形式分析，数据整理

未引用参考文献

D'Odorico et al., 2013; Just et al., 2015; Mahowald et al., 2006; Pu and Ginoux, 2018; Reynolds et al., 2007.

利益冲突声明

作者声明，他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

利益冲突声明

? 作者声明，他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到国家自然科学基金（42461055）的资助。

Volha Hurynovich|Mikalai Filonchyk|Liang Zhou